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300 最长递增子序列     动态规划
给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。
子序列 是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 
[0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。
示例 1：
输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]
输出：4
解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。
示例 2：
输入：nums = [0,1,0,3,2,3]
输出：4
示例 3：
输入：nums = [7,7,7,7,7,7,7]
输出：1
提示：
1 <= nums.length <= 2500
-104 <= nums[i] <= 104
进阶：
你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log(n)) 吗?
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class Solution(object):
    def lengthOfLIS(self, nums: list[int]) -> int:
        if len(nums) == 0:
            return 0
        dp = [1] * len(nums)
        result = dp[0]
        for i in range(1, len(nums)):
            for j in range(0, i):
                if nums[i] > nums[j]:
                    dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
            result = max(result, dp[i])
        return result
#示例
if __name__ == '__main__':
    nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]
    nums1 = [0,1,0,3,2,3]
    nums2 = [7,7,7,7,7,7,7]
    print(Solution().lengthOfLIS(nums))
    print(Solution().lengthOfLIS(nums1))
    print(Solution().lengthOfLIS(nums2))


